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贝叶斯累加回归树模型处理缺失数据研究

印明辉  秦婷婷  伏振  严明明  尹平  
【摘要】:正背景与目的:贝叶斯累加回归树(BART)不仅在拟合数据的非线性和交互作用方面具有强大的灵活性,而且基于贝叶斯概率模型的方法与纯算法相比更具有优势,多树集成之后泛化能力也更强。但是,其在缺失数据处理仍存在一定的局限性。本文旨在探讨以选择模型和模式混合模型基础,考虑完全随机缺失(MCAR)、随机缺失(MAR)和非随机缺失(NMAR)机制,利用贝叶斯累加回归树处理连

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